math-shepherd-mistral-7b-prm

Math-Shepherd使用的数学步骤评估模型

Math-Shepherd 模型输出 Process reward model 步骤解决 Github 模型开源项目变形标记 Huggingface

mistral-7b模型用于处理数学问题的分步解决方案，借助步骤标签识别和输出评分。此方法增强了数学步骤的可理解性和准确性判断，利用transformers库支持的模型调用，有助于数学教学和问题解决，使过程更明确和易于追踪。

Huggingface

论文

介绍相关项目

Mistral-7B-Instruct-v0.2-llamafile - 高效多功能的开源语言模型

AI模型GithubHuggingfaceMistral-7B-Instruct-v0.2大型语言模型开源项目指令微调模型自然语言处理

Mistral-7B-Instruct-v0.2是Mistral AI公司开发的改进版指令微调语言模型，拥有70亿参数。该模型支持多种量化格式和llamafile格式，可在CPU和GPU上高效运行，适用于对话、文本生成等多种场景。用户可根据设备选择合适的量化版本，通过命令行或Python代码轻松使用。模型在多项任务中表现优异，为开发者和研究者提供了强大的开源语言处理工具。

Qwen2.5-Math-1.5B - 通过Qwen2.5-Math实现中英数解题能力的增强

GithubHuggingfaceQwen2.5-Math使用说明开源项目推理能力数学问题模型模型升级

Qwen2.5-Math继Qwen2-Math系列后，凭借CoT和TIR技术，显著提升中英数解题精准度，提供基础及优化版本，专攻数学问题。相比前代，Qwen2.5-Math在应对复杂数学计算如特征值计算中表现优异，不适用于其他任务。

Play-with-LLMs - 一系列关于大型语言模型的训练、评估和应用的详细指南

GithubLLM应用Mistral-8x7b-Instruct中文实现大型语言模型开源项目模型微调

Play-with-LLMs提供一系列关于大型语言模型的训练、评估和应用的详细指南，涉及RAG、Agent、Chain等多种结构，包括多个实用案例和应用代码。项目旨在帮助开发者迅速掌握并深入理解大型语言模型。

mistral-inference - 高效部署和使用Mistral模型的实用指南

AI模型GithubMistral Inference代码安装使用指南开源项目模型下载

该项目提供了简洁高效的代码库，支持Mistral 7B、8x7B和8x22B模型的部署和运行。通过命令行界面和Python接口，可以方便地下载、安装和测试模型，并与其互动。项目包含详细的使用示例和多GPU环境的部署指南，为开发者和研究人员提供了可靠的支持。

Mistral-7B-v0.3 - 词汇扩展提升语言模型性能

GithubHugging FaceHuggingfaceMistral-7B-v0.3transformers大语言模型开源项目模型词汇扩展

Mistral-7B-v0.3版本引入了32768项扩展词汇，提升了语言模型的表现能力。结合mistral-inference使用，支持灵活的文本生成和定制处理。该版本尚未具备完善的安全机制，计划通过与社区合作，探索在输出需调节的环境中实现安全部署。

Hermes-2-Pro-Mistral-7B-GGUF - 这款增强模型支持多功能任务调用和 JSON 结构化输出

APIGithubHermes 2 ProHuggingface函数调用加强学习开源项目模型量子引力

项目展示了 Hermes 2 Pro 模型升级版，针对 Mistral 7B 优化。模型在任务和对话能力上表现优异，特别是在函数调用和 JSON 结构化输出方面的表现突出。其系统提示和多轮函数调用结构确保函数调用的可靠性，易于解析。评估结果表明，与 Fireworks.AI 合作，在函数调用和 JSON 模式上分别取得90%和84%的高分。更多详情及使用方法可查阅项目的 GitHub 仓库。此版本为 GGUF 格式，适用于 llama.cpp 推理引擎。

InternLM-Math - 开源双语数学推理大模型

GithubInternLM-Math人工智能大语言模型开源模型开源项目数学推理

InternLM-Math是一个开源的双语数学推理大模型，在形式化和非形式化数学推理方面表现优异。它集成了数学问题求解、证明、验证和增强等功能。该模型在MiniF2F、MATH和GSM8K等基准测试中展现出领先性能，并支持使用Lean语言进行可验证的数学推理。InternLM-Math还可作为奖励模型和数学问题增强助手，为数学研究和应用提供有力支持。

NSFW_DPO_Noromaid-7b-Mistral-7B-Instruct-v0.1-GGUF - 结合多模型的量化文本生成引擎

GithubHuggingfaceNSFW_DPO_Noromaid-7b-Mistral-7B-Instruct-v0.1transformers开源项目文本生成模型模型合并量化

NSFW_DPO_Noromaid-7b-Mistral-7B-Instruct-v0.1-GGUF是利用llama.cpp开发的量化模型，整合了mistralai和athirdpath的两款7B模型。通过slerp合并法和bfloat16数据类型，该项目优化了文本生成任务的性能。用户可以通过Transformers和Accelerate库在Python中完成文本生成。该模型结合了多模型的优点，专为处理复杂文本生成任务而设计，提供了高效的运行性能。

Mistral-7B-Instruct-v0.3 - 指令微调大语言模型支持聊天和函数调用

GithubHuggingfaceMistral-7B-Instruct-v0.3函数调用大语言模型开源项目模型聊天机器人自然语言处理

Mistral-7B-Instruct-v0.3是Mistral-7B-v0.3的指令微调版本，词汇表扩展至32768个token，支持v3分词器和函数调用。可通过mistral-inference库实现聊天和指令跟随功能，也兼容Hugging Face transformers库。该模型提供了文本生成和函数调用示例，但缺乏内容审核机制，部署时需谨慎考虑。

deepseek-math-7b-base - 探索DeepSeekMath模型的商业应用潜力与使用示例

DeepSeekMathGithubHuggingface商用开源项目文本完成模型许可证

DeepSeekMath模型不仅支持商业用途，还提供文本补全示例，展示如何通过deepseek-math-7b-base模型进行数学文本生成。详细的模型许可信息与使用方法，助力更高效的数学计算及处理。

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稿定设计是一个多功能的在线设计和创意平台，提供广泛的设计工具和资源，以满足不同用户的需求。从专业的图形设计师到普通用户，无论是进行图片处理、智能抠图、H5页面制作还是视频剪辑，稿定设计都能提供简单、高效的解决方案。该平台以其用户友好的界面和强大的功能集合，帮助用户轻松实现创意设计。

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